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Dozent*in für Machine Learning Operations (MLOps)

Salary undisclosed

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Willkommen bei IOMIDS

IOMIDS ist ein Schulungsinstitut für die Zukunftsthemen Künstliche Intelligenz und Data Science.

Unser Ziel ist es, mehr Menschen einen Zugang zu diesen Technologien zu ermöglichen und sie dafür zu begeistern. Sie verfügen über Fachkenntnisse in MLOPs und wollen diese in Seminaren weitervermitteln? Dann kommen Sie in unser Team!

Aufgaben

Sie führen Seminare zum Überführen von Machine-Learning-Modellen in den Produktiveinsatz (MLOps) durch und konzipieren diese im Team;

dazu gehören das Erstellen von Vortragsfolien, Übungs- und Programmieraufgaben, Demos sowie von Quiz-Aufgaben.

Qualifikation

  • Sie haben Spaß daran, komplexe Inhalte anschaulich zu vermitteln und arbeiten gerne mit unterschiedlichen Lerngruppen zusammen, online und vor Ort
  • Sie haben Praxiserfahrung in einem thematisch passenden Job und vielleicht sogar erste Erfahrungen in der Erwachsenenbildung
  • Sie arbeiten gerne im Team und bringen eigene Ideen zur Seminargestaltung mit

Sie Verfügen Darüber Hinaus Über Folgende Fachkenntnisse

  • Gute Kenntnisse in Software-Entwicklungsprozessen, Deployment-Pipelines und Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD)
  • Praxiskenntnisse in Python und git
  • Mindestens Grundkenntnisse in maschinellem Lernen
  • Möglichst Kenntnisse in MLOps Frameworks, beispielsweise Kubeflow, MLFlow, Airflow, Metaflow, Azure ML, AWS Sagemaker und/oder die Motivation, diese Kenntnisse eigenständig auszubauen
  • Möglichst Kenntnisse in Containerisierung, APIs und Microservices

Benefits

Das bieten wir Ihnen:

Austausch im Dozententeam zu den Themen

Data Science und KI.

Abwechslung zum

Hauptjob durch verschiedene Seminargruppen.

Einblicke in Herausforderungen

unterschiedlicher Unternehmen aus erster Hand.

Verantwortung und Kreativität mit dem

Einbringen eigener Ideen.

Jetzt bewerben!

Bitte lassen Sie uns Ihre Bewerbung, sowie ihren Lebenslauf bis 15.03.2024 zukommen.

Vorher noch Fragen? Schreiben Sie eine Email oder rufen Sie an unter

06131 464 95 96.

IOMIDS Institute of Machine Intelligence Data Science, Mainz
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IOMIDS ist ein Schulungsinstitut für die Zukunftsthemen Künstliche Intelligenz und Data Science.

Unser Ziel ist es, mehr Menschen einen Zugang zu diesen Technologien zu ermöglichen und sie dafür zu begeistern. Sie verfügen über Fachkenntnisse in MLOPs und wollen diese in Seminaren weitervermitteln? Dann kommen Sie in unser Team!

Aufgaben

Sie führen Seminare zum Überführen von Machine-Learning-Modellen in den Produktiveinsatz (MLOps) durch und konzipieren diese im Team;

dazu gehören das Erstellen von Vortragsfolien, Übungs- und Programmieraufgaben, Demos sowie von Quiz-Aufgaben.

Qualifikation

  • Sie haben Spaß daran, komplexe Inhalte anschaulich zu vermitteln und arbeiten gerne mit unterschiedlichen Lerngruppen zusammen, online und vor Ort
  • Sie haben Praxiserfahrung in einem thematisch passenden Job und vielleicht sogar erste Erfahrungen in der Erwachsenenbildung
  • Sie arbeiten gerne im Team und bringen eigene Ideen zur Seminargestaltung mit

Sie Verfügen Darüber Hinaus Über Folgende Fachkenntnisse

  • Gute Kenntnisse in Software-Entwicklungsprozessen, Deployment-Pipelines und Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD)
  • Praxiskenntnisse in Python und git
  • Mindestens Grundkenntnisse in maschinellem Lernen
  • Möglichst Kenntnisse in MLOps Frameworks, beispielsweise Kubeflow, MLFlow, Airflow, Metaflow, Azure ML, AWS Sagemaker und/oder die Motivation, diese Kenntnisse eigenständig auszubauen
  • Möglichst Kenntnisse in Containerisierung, APIs und Microservices

Benefits

Das bieten wir Ihnen:

✓ Austausch im Dozententeam zu den Themen

Data Science und KI.

✓ Abwechslung zum

Hauptjob durch verschiedene Seminargruppen.

✓ Einblicke in Herausforderungen

unterschiedlicher Unternehmen aus erster Hand.

✓ Verantwortung und Kreativität mit dem

Einbringen eigener Ideen.

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Bitte lassen Sie uns Ihre Bewerbung, sowie ihren Lebenslauf bis 15.03.2024 zukommen.

Vorher noch Fragen? Schreiben Sie eine Email oder rufen Sie an unter

06131 464 95 96.

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